Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/3499
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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.creatorJosé Salvador Gónzalez Blanco-
dc.date.accessioned2020-11-24T18:20:19Z-
dc.date.available2020-11-24T18:20:19Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/3499-
dc.description.abstractLa detección y seguimiento de objetos móviles es una tarea indispensable que requerir alta eficiencia computacional y un mínima tiempo de desempeño para lograr la funcionalidad de un sistema autónomo. Un sensor RGBD, como el Kinect©, es un dispositivo que responde a las necesidades de alto desempeño y económico que permite resolver tareas de autonomía en robots de forma eficiente. Este trabajo se enfoca en la detección de objetos móviles para lo cual se configura un sistema de visión RGB-D, para detectar los principales puntos de interés y su correspondiente valor en profundidad en la secuencia adquirida de imágenes. Los puntos detectados en la primera imagen de la secuencia son localizados a lo largo de 5 imágenes consecutivas por medio de flujo óptico, para obtener los datos de velocidad y formar un vector de características de 4 dimensiones. Un modelo probabilista basado en la teoría a contrario permite encontrar los puntos que pertenecen a objetos móviles, analizando su posición y velocidad desde un árbol jerárquico generados con los puntos característicos. Los resultados experimentales muestran la separación de los objetos detectados del resto de la escenaes_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherUniversidad de Guanajuatoes_MX
dc.relationhttp://www.jovenesenlaciencia.ugto.mx/index.php/jovenesenlaciencia/article/view/3023-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.sourceJóvenes en la Ciencia: XXV Verano de la Ciencia UG. Vol. 5, Num 1 (2019)es_MX
dc.titleAgrupación de puntos de interes para la detección de objetos en movimientoes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.keywordsAgrupamientoes_MX
dc.subject.keywordsKinect ONEes_MX
dc.subject.keywordsFlujo ópticoes_MX
dc.subject.keywordsDetección de objetoses_MX
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_MX
dc.creator.twoMaría José Guzmán Valades-
dc.creator.threeJonathan Humberto Rodríguez Salazar-
dc.creator.fourMARIO ALBERTO IBARRA MANZANO-
dc.creator.fiveDORA LUZ ALMANZA OJEDA-
dc.creator.idfourinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/105633es_MX
dc.creator.idfiveinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/50006es_MX
dc.description.abstractEnglishThe mobile objects detection and tracking is an indispensable task that requires high computational efficiency and the minimum performance time to achieve the functionality of an autonomous system. A RGBD sensor, like Kinect©, is a device that responds to the needs of high performance and economic cost solving autonomy tasks performance in robots efficiently. This work focuses on the detection of mobile objects for which an RGB-D vision system is configured, based on the interesting points detection and their corresponding depth value in the image sequence. The points detected in the first image of the sequence are located along 5 consecutive images using optical flow, then the velocity data is obtained to form a vector of characteristics in 4D. A probabilistic model based on the a contrario theory allows to find the points that belong to moving objects, analyzing their position and velocity from a hierarchical tree of characteristic points. Experimental results show the detected objects highlighted from the rest of the scene-
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